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多源影像下的目标运动分析及应用

【摘要】:目前随着各种各样智慧城市、安全城市概念的提出,智能化监控已经是当前科技发展中的一个重要分支。而在智能化监控中体现最明显的就是视频影像数据的比重正在越来越大。与此同时,由于复杂环境条件下的监控需要,视频影像的多源性和互补性,比如可见光、深度、近红外及远红外影像等,也正在体现出其不可替代的重要价值。但是在泛在环境因素下不同影像设备所造成的大量影像冗余、不同影像内容表达差异、高昂设备建设费用已成为目前亟待考虑的问题。在中国颁布的《国家中长期科技发展规划纲要》中提出,发展基于多种传感信息的智能化信息处理技术及以动态图像理解为基础的智能信息处理和控制技术是未来中长期时间内信息技术发展的重要任务。但是目前所处的多源视频影像大数据时代,使得我们研究者已经要面临新的、十分艰巨的挑战和任务。遗憾的是,当前对可见光下的影像而言,影像计算模型处理能力都十分有限,特别是针对不同源且异质的多源影像数据。因此,发掘多源影像处理技术,消除影像内及影像间的数据冗余,提高影像内容的紧致表达能力,充分利用多源影像之间的互补性,正日益凸显出其重要性及紧迫性。多源影像中的目标运动分析是多源影像处理中最基本也是最重要的技术之通过评估和选择影像内及影像间的线索资源,比如目标空间位置估计、目标时间关联及目标光谱选择,将有价值的目标运动信息分离提取出来,为多源视频影像的有效数据约减、鲁棒内容分析、理解与决策提供帮助。由于目标跟踪技术是目标运动分析的基础,而异常检测是研究从底层运动提取到高层运动决策最有效的途径。因此,本文从目标跟踪及异常检测方面展开多源影像下的目标运动分析及应用研究。近些年来,对于这两个分支,研究者就不同的影像类型,从多个角度展开了深入且有针对性地研究,并取得了许多很有价值的成果。但是由于复杂环境下造成的影像内容复杂性及影像形式多样性,使得围绕多源影像下的目标运动分析仍存在很多问题有待进一步研究。本文旨在从可见光影像出发,研究可见光与深度、光谱影像互补作用下的目标运动分析及相关应用。拟解决的问题主要包含:1)挖掘多源影像间在目标表观中的互补关系;2)提取多源影像中场景上下文及结构信息;3)提取更好的多源影像中目标运动模式。主要的创新性工作如下1:1.基于注意选择和几何约束的在线分块可见光目标跟踪。本文提出了更加合理的分块结构进行目标表观,并在基于在线增强学习的特征选择过程中,直接考量当前时刻样本和前一时刻的样本重要性关联,并引入权重松弛因子进行当前样本权重分配。并通过一种刚性四边形几何约束构建块与块之间的连接关系,从而更好地进行目标跟踪。2.基于超像素稀疏流形表达与深度融合的目标跟踪。本文首先利用基于图(Graph)的流形正则克服以往稀疏跟踪框架中目标内各个部分之间的结构关系考虑不足。并新颖地尝试将深度信息引入到目标跟踪中。不同于以往的多源特征融合策略,本文在区域决策层进行超像素驱动的跟踪区域融合,不需要进行严格的像素到像素的配准,只需要关联两种通道的目标质心即可。3.基于结构分析的可见光下在线人群异常检测。不同于以往的正常样本训练检测方式,本文的在线方式具有更好的泛化能力。同时,将跟踪技术应用到稠密人群异常检测中,通过个别稳定个体的前后时刻的结构稳定性度量,进行在线的异常检测。4.基于运动考量和自适应显著性多源融合的危险异常检测。本文利用更合理的高斯-拉普拉斯分布模拟光流估计噪声。建立基于图正则的最小软阈值均方运动估计模型考量危险物体的各个部分之间及前后时刻的一致性关系。同时,互补利用可见光、近红外及深度影像从目标的多个侧面进行危险性度量。并对度量结果进行显著性贝叶斯融合,通过实验证明,本文的融合方法更能真实反映原始不同源影像的内容性,便于危险目标检测。

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